Аналитик данных
Оценка ИИИнтересная роль в растущем секторе e-commerce с возможностью удаленной работы из любой точки мира. Четкие требования и современный стек технологий делают вакансию привлекательной для опытных аналитиков.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и Python, а также глубокого понимания специфики e-commerce. Наличие опыта с dbt и ClickHouse станет существенным преимуществом, но основной фокус сделан на знании бизнес-метрик.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указан уровень вознаграждения, однако для позиции аналитика данных с опытом от 3 лет в e-commerce на международном рынке средние зарплаты составляют около 3000–4500 USD. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в этот диапазон.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в ggsel уже сейчас
Откликайтесь на вакансию Аналитика данных в ggsel, чтобы применить свои знания SQL и Python в динамично развивающемся e-commerce проекте!
Описание вакансии
Аналитик данных ggsel
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 25.07.2026
Требования:
• Опыт от 3 лет в сфере e-commerce
• Владение Python (pandas) и SQL
• Понимание коммерческих метрик: GMV, конверсия, юнит-экономика
• Опыт работы с dbt и ClickHouse будет преимуществом
О компании
ggsel — компания в сфере e-commerce с теплой атмосферой и возможностью реального влияния на продукт.
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- SQL
- dbt
- ClickHouse
- Unit Economics
- E-commerce
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевых бизнес-показателей для e-commerce площадки.
Как бы вы проанализировали падение GMV при сохранении прежнего уровня трафика?
Оценка технических навыков работы с данными.
Опишите ваш самый сложный SQL-запрос: какие задачи он решал и как вы его оптимизировали?
Проверка опыта в юнит-экономике.
Какие составляющие юнит-экономики вы считаете наиболее критичными для маркетплейса и почему?
Оценка навыков работы с Python для анализа.
В каких случаях для анализа данных вы предпочтете Python (pandas) вместо SQL? Приведите пример.
Проверка владения современным стеком (dbt).
